Свойства искусственных нейронных сетей Искусственные нейронные сети и экспертные системы

Бесплатные корректировки и доработки. Бесплатная оценка стоимости работы.
Подробнее
Похожие рефераты:

• 
  Технологии будущего
  

Этапы и перспективы создания новейших компьютерных систем, созданных на молекулярной основе. Особенности применения в вычислительной технике биологических материалов, энергетические резервы данных технологий и их значение в деятельности человека.

• 
  Общие принципы, характерные для нейросетей
  

Исследование нейросетевых архитектур и их приложений. Общие принципы, характерные для нейросетей. Локальность и параллелизм вычислений. Программирование: обучение, основанное на данных. Универсальность обучающих алгоритмов. Сферы применения нейросетей.

• 
  Нейронная сеть Хемминга
  

Программная реализация статической нейронной сети Хемминга, распознающей символы текста. Описание реализации алгоритма. Реализация и обучение сети, входные символы. Локализация и масштабирование изображения, его искажение. Алгоритм распознавания текста.

• 
  Нейронные сети
  

Искусственные нейронные сети как вид математических моделей, построенных по принципу организации и функционирования сетей нервных клеток мозга. Виды сетей: полносвязные, многослойные. Классификация и аппроксимация. Алгоритм обратного распространения.

• 
  Структура нейронных сетей
  

Искусственный нейрон. Нейронные сети обратного распространения. Представление входных данных. Преобразование числовых входных данных.

• 
  Информатика
  

Персональные компьютеры вошли в жизнь так же незаметно и постепенно, как в свое время автомобиль, радио и телевидение. Основные характеристики и модели настольных персональных компьютеров. История развития вычислительных систем с массовым параллелизмом.

• 
  Распознавание образов (на примере цифр)
  

Принципы и система распознавание образов. Программное средство и пользовательский интерфейс. Теория нейронных сетей. Тривиальный алгоритм распознавания. Нейронные сети высокого порядка. Подготовка и нормализация данных. Самоорганизующиеся сети Кохонена.

• 
  Алгоритмы нейрокибернетики
  

Компонент нейронной сети. Программа распознавания графических образов на основе компонента "Нейронная сеть". Распознавание графических файлов.

• 
  Самообучающиеся системы
  

Характеристика моделей обучения. Общие сведения о нейроне. Искусственные нейронные сети, персептрон. Проблема XOR и пути ее решения. Нейронные сети обратного распространения. Подготовка входных и выходных данных. Нейронные сети Хопфилда и Хэмминга.

• 
  Н. Винер и биология
  

Когда математикам и инженерам удалось впервые создать технические устройства, которые могли моделировать некоторые функции мозга, встал закономерный вопрос – как же в действительности работает наш главный орган?

• 
  Нейроинформатика и ее приложения
  

Александр Горбань, [e-mail] Вычислительный центр СО РАН, Красноярск-36 Что такое нейронные сети? Задачи для нейронных сетей

• 
  Нейронные сети с радиальными базисными функциями
  

Преимущества и недостатки нейронных сетей с радиальными базисными функциями (РБФ). Функции newrbe и newrb для построения РБФ общего вида и автоматической настройки весов и смещений. Пример построения нейронной сети с РБФ в математической среде Matlab.

• 
  Аппроксимация функции с использованием нейронных сетей
  

Понятие искусственного нейрона и искусственных нейронных сетей. Сущность процесса обучения нейронной сети и аппроксимации функции. Смысл алгоритма обучения с учителем. Построение и обучение нейронной сети для аппроксимации функции в среде Matlab.

• 
  Искусственные нейронные сети
  

Принципы организации и функционирования биологических нейронных сетей. Система соединенных и взаимодействующих между собой простых процессоров. Нейронные сети Маккалока и Питтса. Оценка качества кластеризации. Обучение многослойного персептрона.

• 
  Нейрокомпьютерные системы
  

Введение. ПОЧЕМУ ИМЕННО ИСКУССТВЕННЫЕ НЕЙРОННЫЕ СЕТИ? После двух десятилетий почти полного забвения интерес к искусственным нейронным сетям быстро вырос за последние несколько лет. Специалисты из таких далеких областей, как техническое конструирование, философия, физиология ...

• 
  Реализация искусственной нейронной сети
  

Задачи выделения хроматографических пиков. Теоретическое обоснование. Метод прогнозирования. Методика обучения нейросети.

• 
  Кластеризация с помощью нейронных сетей
  

Сущность, структура, алгоритм функционирования самообучающихся карт. Начальная инициализация и обучение карты. Сущность и задачи кластеризации. Создание нейронной сети со слоем Кохонена при помощи встроенной в среды Matlab. Отличия сети Кохонена от SOM.

• 
  Нейрокомпьютеры
  

Нейрокомпьютеры - это системы, в которых алгоритм решения задачи представлен логической сетью элементов частного вида - нейронов с полным отказом от булевских элементов типа И, ИЛИ, НЕ. Нейронные сети. Биологический и искусственный нейрон - их связь.

• 
  Обзор и анализ нейросетей
  

Разработка систем автоматического управления. Свойства нейронных сетей. Сравнительные оценки традиционных ЭВМ и нейрокомпьютеров. Формальная модель искусственного нейрона. Обучение нейроконтроллера при помощи алгоритма обратного распространения ошибки.

• 
  Нейронные сети
  

Базовые архитектуры компьютеров: последовательная обработка символов по заданной программе и параллельное распознавание образов по обучающим примерам. Искусственные нейронные сети. Прототип для создания нейрона. Поведение искусственной нейронной сети.